マーケティング オートメーション プラットフォームへの AI の急速な浸透について

これは、マーケティング オートメーション プラットフォームへの AI の導入に関する 4 部構成のシリーズの第 1 部です。

ジェネレーティブ AI の急速な採用により、マーテック プロフェッショナルの興奮は 11 に増加しました。 マーケティング オートメーション プラットフォームのコア用途 (データ管理、キャンペーン/リード管理、ワークフロー/統合) に対する AI 対応の拡張機能は、Salesforce、HubSpot、およびその他の市場リーダーによって導入されています。 それらは、マーケティング担当者が日々取り組むタスクの組み合わせを変更し、計画された顧客体験と満足度の改善に影響を与えます。

この引用は、AI の影響の規模を要約しています。

「次世代のマーケティング担当者は、現代の消費者が期待するパーソナライゼーションとエクスペリエンスを提供するために、マーケティングがよりスマートになる必要があることを知っています。 マーケター + マシンにならなければなりません。」

– Paul Roetzer と Mike Kaput、マーケティング人工知能

この声明は、マーケティング オートメーション プラットフォーム (MAP) がマーケティング テクノロジーの元の自然言語処理として主流に採用されたことにも当てはまる可能性があります。 彼らは、今日の AI で見られるような変曲点を 10 年前に経験しました。 マーケティング オートメーションが広く採用されるようになったことで、マーテック アプリケーションの指数関数的な成長の準備が整い、2022 年には 10,000 を超え、2011 年と比較して 6,000% 増加しました。

重要な理由。 MAP に AI を注入することで新しい機能が出現し、ほとんどの組織のマーテック スタックの基盤である CRM と統合されたコア MAP の影響をさらに拡大します。 したがって、マーテック リーダーは、新しい AI 機能を組み込むために変更できるユース ケースの発見に投資する必要があります。 AI を活用した実証済みのベスト プラクティスは、2023 年以降の価値を高めます。

ここでは、マーケティング オートメーションの 3 つの主要な用途に AI をどのように適用するかを説明します。 これら 3 つのそれぞれが、今後 1 年間の詳細なフォローアップ記事の焦点となります。

当社のデータを企業固有の AI モデルのトレーニングに使用する場合、データ品質はさらに重要になります。  

顧客と見込み客に関する基本的なデータは、マーケティングをパーソナライズするための重要な要素です。 取得されるデータの量と種類が増えるにつれて、ドロップダウンやフォーム フィールドなどで、顧客エンゲージメントを説明するためのより自然な言語の標準値に適応するために、再度焦点を絞った取り組みが必要になります。 AI は、マーケティング担当者がデータをより効果的に理解し、処理し、分析できるようにします。

キャンペーンとリード管理。 AI は、既存のワークフロー内で新しいキャンペーン アプローチを可能にします。 ジェネレーティブ AI は、コンテンツの AI 統合プロンプトを選択するか、AI アシスタントにビジネス プロセスの「コード化」を支援するよう依頼することで、これらのアプローチを強化します。

ワークフローと統合。 より広範な操作とオーケストレーションの以前に想定された範囲の制限がテストされます。 ジェネレーティブ AI がコーダーのコード修正に役立つ場合、ネイティブ統合を超えてオープン API を拡張できるようになるのは時間の問題です。

ネイティブ プラットフォーム統合は、CRM とマーケティング オートメーション プラットフォーム間のフィールド マッピングとワークフローのための最初の自然言語でした。 IT チームにカスタム API の構築を依頼する代わりに、自然言語ソフトウェア インターフェイスを使用してそれらをセットアップできます。

全体的な AI の傾向は前例のないペースで進んでいますが、これらのコア MAP プロセスに再投資することで、組織はこれらの新しい AI を取り入れた機能に迅速に適応する準備が整います。

データ品質への AI の導入に関するこのシリーズのパート 2 をもう一度確認してください。

もっと待ちきれませんか？ 来週の MarTech Conference での私のプレゼンテーション「新しい学校、古い学校: 現在のマーケティング オートメーションの状況をナビゲートする」をご覧ください。

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